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[数据结构与算法]＜LeetCode天梯＞Day038 买卖股票的Zui佳时机（动态规划+双指针） | 初级算法 | Python

💖作者简介：大家好，我是车神哥，府学路18号的车神🥇
?About—>车神：从寝室到实验室最快3分钟，最慢3分半（那半分钟其实是等红绿灯）
📝个人主页：应无所住而生其心的博客_府学路18号车神_CSDN博客
🎉点赞?评论?收藏 == 养成习惯（一键三连）😋
📖本系列主要以刷LeetCode（力扣）网站的各类题为标准，实现自我能力的提升为目标?
?希望大家多多支持🤗~一起加油 😁

专栏—>《LeetCode天梯》

其他专栏：

《Neural Network》
《Python》
《Algorithm》

今天天气慢慢的回暖了，穿厚了还出汗，中午午休睡得还比较不错，每天都是科研、项目、刷题、打卡，但是好像每天又过的不一样。过去的一年里，你是度过了不同的365天，还是一天重复了365次呢？

每天进步一点点，就已经很棒很棒了，坚持坚持，不要太累，拒绝内卷，从每日一练开始，每天十分钟，快乐生活一辈子！疫情依旧反复，大家带好口罩啊~ 继续继续，来，今天和车神哥一起来提升自己的Python编程和面试能力吧，刷天梯~

放上我拍的Photo吧！

在这里插入图片描述

每日推荐一首歌：千里之外——Jay Chou

以下为我的天梯积分规则：

每日至少一题：一题积分+10分
若多做了一题（或多一种方法解答），则当日积分+20分（+10+10）
若做了三道以上，则从第三题开始算+20分（如：做了三道题则积分-10+10+20=40；做了四道题则积分–10+10+20+20=60）

初始分为100分
若差一天没做题，则扣积分-10分（周六、周日除外注：休息）
坚持！！！

初级算法

刷题目录

动态规划

在这里插入图片描述

题干

给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。

你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。

示例1：

输入：[7,1,5,3,6,4]
输出：5
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。

示例2：

输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

动态规划

分析：

之前在最开始的时候有一道类似的题，也是买卖股票的最佳时机。不能使用贪心算法了，这里不是求解最大的获利。只能在最低价买入，然后在高价日子卖出。
确定状态
找到转移公式
确定初始条件以及边界条件
计算结果

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        # 动态规划
        n = len(prices)
        if prices==None or n==0:
            return 0
        dp = [[0]*2 for _ in range(n)]
        dp[0][0] = 0
        dp[0][1] = -prices[0]
        for i in range(1, n):
            # 递推公式
            dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1]+prices[i])
            dp[i][1] = max(dp[i-1][1], -prices[i])
        return dp[n-1][0]

结果还是很慢很慢。
在这里插入图片描述

双指针

双指针就很慢了，遍历了所有。

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        # 双指针
        n = len(prices)
        if prices == None or n == 0:
            return 0
        maxv = 0 # 记录最大利润
        minv = prices[0]    # 记录买入的最小值
        for i in range(n):
            minv = min(minv, prices[i])
            maxv = max(prices[i]-minv, maxv)
        return maxv